برآورد تقاضای سفر روستایی با روش‌‌های آمار فضایی و شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: شهرستان تبریز)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار، گروه جغرافیا و برنامه‌ریزی روستایی، دانشکده جغرافیا و برنامه‌ریزی محیطی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران

2 دانشیار، گروه جغرافیا و برنامه‌ریزی روستایی، دانشکده جغرافیا و برنامه‌ریزی محیطی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران

3 دانشجوی دکتری، گروه جغرافیا و برنامه‌ریزی روستایی، دانشکده جغرافیا و برنامه‌ریزی محیطی‌، تبریز، ایران

چکیده

فرآیند پیش‌بینی تقاضای سفر یک گام کلیدی در برنامه‌ریزی حمل‌ونقل است و شامل مجموعه ای از مدل های ریاضی می‌باشد که سعی در شبیه‌سازی رفتار انسان در سفرها دارند. این فرآیند برای تخمین تعداد سفرهایی که در آینده در سیستم حمل‌ونقل انجام می‌گیرد، استفاده می‌شود. هدف این مقاله، برآورد تقاضای سفر با روش‌های آمار فضایی و شبکه عصبی مصنوعی، سپس مقایسه نتایج حاصل از این روش‌ها جهت تعیین دقت هر یک برای تخمین تقاضای سفر است. پژوهش حاضر از نوع کاربردی و روش انجام آن توصیفی – تحلیلی است. جامعه آماری تحقیق، تمام خانوارهای روستاهای شهرستان تبریز است که 40714 خانوار می‌باشد و با استفاده از فرمول کوکران، 380 خانوار به-عنوان جامعه نمونه انتخاب شدند. جمع‌آوری اطلاعات با ابزار پرسشنامه محقق ساخته و بر اساس شاخص‌های تحقیق انجام گرفت و در نتیجه تقاضای واقعی سفر افراد تخمین زده شد. بعد از تخمین تقاضای واقعی سفر، برآورد سفر با استفاده از روش‌های حداقل مربعات معمولی، رگرسیون وزنی جغرافیایی و شبکه عصبی پرسپترون چندلایه انجام گرفت و نتیجه حاصل از آنها با تخمین واقعی سفر مقایسه شد. نتایج مطالعه نشان داد که رگرسیون وزنی جغرافیایی (GWR)، شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و حداقل مربعات معمولی (OLS) به ترتیب بیشترین تا کمترین دقت را در برآورد تقاضای سفر دارند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Prediction of Rural Travel Demand by Spatial Regression and Artificial Neural Network Methods (Tabriz County)

نویسندگان [English]

  • Mohsen Aghayari Hir 1
  • Mohammad Zaheri 2
  • Nahid Rahimzadeh 3
1 Assistant Professor, Department of Geography and Rural Planning, Faculty of Geography and Environmental Planning, Tabriz University, Tabriz, Iran.
2 Associate Professor, Department of Geography and Rural Planning, Faculty of Geography and Environmental Planning, Tabriz University, Tabriz, Iran.
3 Ph.D., Student, Department of Geography and Rural Planning, Tabriz University Tabriz, Iran.
چکیده [English]

Understanding of the current travel pattern is necessary for identifying and analyzing traffic problems, the movement of people and for developing travel forecasting and prediction models. The prediction of travel demand is the main goal of the long-term transportation planning process for determining strategies about accommodating future travel needs, which may include land use policies or the development of transportation, road construction services and so on. This paper aims to estimate travel demand based on spatial statistics and artificial neural network methods as capable approaches, then compare the results of these methods to determine the accuracy of each to forecaste travel demand. The present research is of applied type and the method of doing it is descriptive-analytical. The statistical population of the study is all rural households in Tabriz County, which is 40,714 households, and using the Cochran's formula, 380 households were selected as the sample population. Data collection was done using a researcher-made questionnaire and based on research indicators, and as a result, the actual travel demand of individuals was estimated. After estimating the actual travel demand, travel estimation was performed using conventional least squares method, geographical weight regression and multilayer perceptron neural network. The result was compared with the actual travel estimates. The results indicate that geographic weight regression (GWR), artificial neural network (ANN) and ordinary least squares (OLS) have the highest to the lowest accuracy in estimating travel demand respectively.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Travel Demand Prediction
  • Artificial Neural Network (ANN)
  • Geographically Weighted Regression (GWR)
  • Rural
  • Tabriz County
- الماسی، ا.، ارباب­پور بیدگلی، م.، فانی، ا. ح. (1397). برآورد تقاضای سفر جاده­ای با استفاده از روش­های رگرسیون و شبکه عصبی (مطالعه موردی: آزادراه قم- تهران). پژوهشنامه حمل­ونقل، شماره 56، 353-337.
- بندرجیان.، ف. (1390). برآورد تقاضای سفر و ناوگان موردنیاز حمل­ونقل ریلی حومه­ای تهران تاسال 1404. دهمین کنفرانس مهندسی حمل و نقل و ترافیک ایران، تهران.
- تیموری، ا.، حکیمی، ه. (1394). برآورد تقاضای سفر گردشگران ایرانی به ترکیه با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی، نشریه جغرافیا و برنامه­ریزی، سال 21، شماره 61، 145-127.
- تقی­نژاد، ی. (1397). ارزیابی عملکرد موجودی مبتنی بر پیش­بینی تقاضا با استفاده از مدل شبکه عصبی MLP. مجله مدیریت توسعه و تحول. 160- 151.
- حبشی، ن.،  و باورصاد، پ. (1393). برآورد و بهینه سازی ترافیک بارحمل­ونقل جاده­ای بنادر استان خوزستان با استفاده از مدل برنامه­ریزی آرمانی، شانزدهمین همایش صنایع دریایی، بندرعباس.
- رستگار، م.، اجزاء شکوهی، م.، رهنما، م. ر. (1398). تحلیل فضایی تولید و جذب سفر کاربری­های آموزشی در کلان­شهر مشهد. جغرافیا و آمایش شهری- منطقه­ای، سال 9، شماره 30، 178-157.
- رضائی، ن.، کمروویچ، س. ا. (1390). ارائه یک مدل تقاضای سفر با هدف شغل. پژوهش­های مدیریت در ایران، دوره 15، شماره 4، 127-127.
- سید علوی، ع.، پرهیزکار، ا.، رکن­الدین افتخاری، ع.، قالیباف، م. ب.، پورموسی، م. (1389). مدل­سازی مکانی تقاضای سفر مبتنی بر روشی جدید برای پیش­بینی و کاهش ترافیک (منطقه شش تهران). نشریه مدرس علوم انسانی- برنامه­ریزی و آمایش فضا، دوره پانزدهم، شماره 4، 62-43.
- سلطانی، ع. (1393). مدل­سازی برآورد تقاضای سفر با اتوبوس­های سریع السیر (BRT) شهر تبریز در محیط ArcGIS. نشریه فضای جغرافیایی، دوره 14، شماره 45. ص. 197- 197.
- عزتی، ا.، عاقلی، ح. (1384). برآورد کشش­های تقاضای مسافر و بار در راه­آهن جمهوری اسلامی ایران. فصلنامه حمل­ونقل، شماره 3، 28-20.
- عرفانیان، ا.م.، حسین­خواه، م.، علیجان­پور، ا. (1392). مقدمه­ای بر روش­های رگرسیون چندمتغیره OLS و GWR در مدلسازی مکانی اثرات کاربری اراضی بر کیفیت آب. مجله ترویج و توسعه آبخیزداری، دوره 1، شماره 1، 45 – 33.
-غفاری، ع، عبداللی­نیا، م (1399). علم چگونه آینده را پیش­بینی می­کند. فصلنامه آموزش مهندسی ایران، دوره 22، شماره 86،20-1.
- گنجی زهرایی، ه. (1394). برآورد تقاضای سفر گردشگری با حمل‌و‌نقل عمومی با استفاده از سیستم معادلات تقاضای تقریباً ایده‌ال و داده‌های مقطعی. فصلنامه جاده، دوره 23، شماره 85، 2292-287.
-Amita, J., Jain, S. S., Garg, P.K. (2016).  Prediction of Bus Travel Time Using ANN: A Case Study in Delhi. Transportaion Research Procedia, V. 17. 263-272
-Anderson, J (2017). Using geographically weighted regression (GWR) to explore spatial variations in the relationship between public transport accessibility and car use. A case study in Lund and Malmu. Sweden. Phd thesis.
-Beaudin, J. Lawell, C. L. (2018). Effects of public transit supply on the demand for automobileb travel. Journal of Environmental Economics and Management, Vol. 88, 1-44.
-Bergwe, A. (2012). A travel demand model for rural area. A thesis submitted in partial fulfillment of the requirement for degree of Master, Bozeman, Montana.
-Blainey, S. Mulley. C. (2013). Using Geogrphically Weighted Regression to forecast rail demand in the Sydney region. Australasian Transport Research Forum 2013 proceeding.
-Chow, T., Ilram Shah, T, Y. Park, P., Fu, (2021). A GIS approach to the development of a segment-level derailment prediction model. Accident analysis and Prevention. Vol. 151. 1-15.
- Flyvbjerg, B, (2005). Measuring inaccuracy in travel demand forecasting: methodological considerations regarding ramp up and samling. Transportation research: Part A. Vol. 39, 522-530­.
-Gelhausen, M. C., Bester, P, Wilken, D. (2018). A new direct model of long-term forecasting air passenger and air transport movement at German airports. Jouranal of Air transport maanagement. Vol.71. 140-152
-Guo, G, Zhang, T (2020). A residual spatio-temporal architecture for travel demand forecasting. Transportation research part C: Emerging technologies, Vol. 15, 115-125.
-Hughes, B. B (2019). International futures: Building and using global models. Academic Press (Elsevier Ltd).
-Jain, D, Tiwari, G (2016). How the present would have looked like? Impact of non-motorized transport and public transport infrastructure on travel behavior. Sustainable Cities and Society, Vol. 22, 1-10.
- Kakar, K. A. Parsad, C.S.R.K (2020). Impact of urban sprawl on travel demand for public transport, private transport and walking. Transportation research procedia, Vol. 48, 1881-1892.
-Kerkman, K., Martens, K., Meurs, H. (2018). Predicting travel flows with spatially explicit aggregate models on the benefits of including spatial dependence in travel demand modeling, Transportation Research Part A. 118(72), 68-88.
-Lee, D. Derrible, S. Camara Pereira, C. (2018). Comparison of four types of artificial neural network and a multinomial logit model for travel mode choice modeling. Journal of Transportation Research Record. Vol. 2672, Issue 49. 101-112.
-Liorca, C. Ji, J. Molloy, J, Moeckel, R. (2018). The usage of a location based big data and trip planning services for the estimation of a long-distance travel demand model. Predicting The Impacts Of A New High Speed Rail Corridor. Research in Transportation Economics, 72. 27-36.
-Luo, J. Zhou, D. Han, Zh. Tan, Y. (2021). Predicting travel demand of a docked bikesharing system based on LSGC-LSTM networks, Preparation of Papers for IEEE Access. 1-16.
-Menhaj. M., Kazemi, A., Shakouri, H., Mehregan, M., & Taghizadeh, M. (2010). Transport energy demand forecasting using neural networks: Case study Iran. Management. Research in Iran, Modares Human Sciences, 2 (66), 203- 220.
-Metroplitan Council (2012). Travel demand forecasting user guide, A Supplement to the Regional Transitway Guidelines.
-Mostafaeipour, A. Goli, A. Qolipour, M. (2018). Prediction of air travel demand using a hybird artificial neural network (ANN) with Bat and Firefly algorithms: a case study. The Journal of Supercomputing. Vol. 74, 5461-5484.
-Sedehi, M., Mehrabi, Y., Kazemnejad, A., & Hadaegh, F. (2010). Comparision of artificial neural network, logistic regression and discriminant analysis method in prediction of metabolic syndrome. Iranian Journal of Endocrinology and Metabolism, 11(6). 638-646.
-Srisaeng, P. Baxter, G. Wild, G (2015). Using an artificial neural network approach to forecast Australia domestic passenger air travel demand. World Review of Intermodal Transportation Research, Vol. 5, No. 3. 281-313.
-Shen, X. Zhou, Y. Jin, Sh (2020). Spatio temporal influence of land use and household properties on automobile travel demand. Transportation Research Part D: Transport and Environment. Vol. 84.
-Tang, J. Gao. F. Liuu, F. Zhang, W. Qi, Y. (2019). Understanding spatio-temporal characteristics of urban travel demand based on the combination of GWR and GLM. Sustainable Transport, 11(9). 1-15.
-­Tsai, T. H. (2011). Neural network based temporal feature models for short-term railway -passenger demand forecasting. Expert Systems with Applications. 36(2), 3729-3736.
-VanWee, B. (2007). Large infrastructure projects: A review of the quality of demand forecasts and cost estimations. Environment Planing: B Plan. 34 (2), 611–625.
-Vasconcelos, V. S. Quevedo-Silva, F. Ravai, R (2021). Demand forecasting model based on artificial neural networks for passengger transporation projects. urbe. Revista Brasileira de Gestão Urbana, 1-14.
-­Vollwock-Witte, N. (2018). New mobility opportunities in rural context. Western Transportation Institute Project.
 -Vovsha, P. Petersen, E. Donnelly, R. (2002). Micosimulation in travel demand modeing, Lessons learned from the New York best practice model. Vol. 1805, Issue 1.
-Wang. J. (2021). Influencing factor analysis and demand forecasting of intercity online car- Hailing travel. Sustainable Transportation, 13 (13). 1-16.
-Zhang, X., Zheng, Y, Wang, Sh. (2019). A demand forecasting method based on Stochastic Frontier analysis and model average: An application in air travel demand forecasting. Journal of Systems Science and Complexity, Vol. 32, 615-633.